生成式人工智能应用于物理教学的角色定位与功能边界

摘   要：生成式人工智能技术为教育教学带来了新的机遇与挑战。以ChatGPT为例，探讨其在物理教学中的角色定位与功能边界，发现ChatGPT凭借Transformer模型与强化学习机制，在自然语言处理、多步推理及多样化解释方面展现出显著优势，能够作为答疑顾问、教学助理和学习伙伴，支持个性化学习、即时反馈及教学资源整合。同时，也发现ChatGPT对复杂物理情境的理解不足，易忽略实验误差与真实变量；在抽象概念的解释上偏向表面化，缺乏对物理意义的深度阐释；学生可能过度依赖生成答案，影响独立思考能力。因此，应用ChatGPT需强调教师的主导作用；需进一步优化生成式人工智能的垂直整合训练，并重新设计技术融合机制，以实现物理教学人智共育生态的创新突破。

关键词：ChatGPT；人工智能；物理教学

中图分类号：G633.7 文献标识码：A 文章编号：1003-6148（2025）3-0001-6

１引  言

技术在物理教学的生态中一直扮演着赋能者的角色，从信息承载意义上的传播工具到学习支架意义上的认知工具均是如此。近年来，生成式人工智能技术因人工神经网络、大语言模型及其算力基础的迅速发展突然涌现，其基于自然语言的知识整合、生成与对话能力正激发出越来越多的教育能力想象与应用尝试，在教育领域的存在性似乎有了从“工具”属性向“主体”属性转变的可能。已有研究者试图从教学对话者的视角，对生成式人工智能的教育主体性进行辨析，或从教育对话的技术转向层面，反思生成式人工智能可能引起的伦理问题与范式重构［１］。然而，任何技术演进在应用于教育领域时，均需表现出足够的谦逊、谨慎与克制，因为这涉及对技术无任何免疫能力的学生及其成长与发展，也足以在生成式人工智能技术发展狂潮的当下让研究者慎思其合理的角色定位与功能边界。

人工智能技术参与物理教学的进程由来已久，其飞速发展为物理教学领域带来了新的契机，特别是在促进个性化学习和提高教学效率方面取得了显著进展。ＣｈａｔＧＰＴ是一种基于大规模语言模型的生成式人工智能工具，能够实时与用户互动并生成内容丰富的回答，使其在物理教学中具有较大的应用潜力。然而，现有研究也表明，ＣｈａｔＧＰＴ的应用也带来了诸如生成内容不准确，对真实物理情境的理解不足等挑战。因此，如何有效利用生成式人工智能的优势，同时明晰其在物理教学中的局限性，仍是当前需要深入研究的课题。本文旨在通过对ＣｈａｔＧＰＴ的技术特质与性能特点、角色定位及功能边界的系统分析，为生成式人工智能在物理教学中的应用探索提供客观的认识与合理建议。

２ＣｈａｔＧＰＴ的技术特质与性能特点

当一个技术系统是“黑盒”时，使用者只能从外部观察和控制系统，无法洞悉系统内部的具体实现，虽然可以激发丰富的应用想象空间，但存在无法预见的风险或漏洞，也增加了应用的不确定性。因此，必须对系统的内部结构、工作原理有完全的了解，从而对技术系统作出更为科学合理的解释与预测，实现更为透明的应用设计与功能定位。本节试图通过对ＣｈａｔＧＰＴ的技术特质与性能特点进行简明探讨，实现对生成式人工智能技术的“祛魅”。

２．１ＣｈａｔＧＰＴ的技术特质

ＣｈａｔＧＰＴ 基于Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型的多头自注意力机制，在自然语言处理任务中取得了突破性进展，能够在内容序列生成和理解过程中，更好地关注上下文之间的相互关联，进而在文本生成和推理时体现出较强的内在一致性和连贯性。ＣｈａｔＧＰＴ 在海量文本语料上进行预训练，能让模型在词汇、短语、句法结构及常见知识领域上建立稳固的统计关系，并使用“基于人类反馈的强化学习”策略进行微调——通过人工打分或基于一定规则的反馈，对模型产生的回答进行筛选与奖励，从而使模型回答趋于安全、合理、符合用户需求。ＣｈａｔＧＰＴ的这一机制对于物理教学中的表述、论证的准确性也有积极影响。

作为通用大型语言模型，ＣｈａｔＧＰＴ 并不专注于某单一领域或学科，而是追求通用的语言理解和生成能力。在配合物理学领域使用时，其“通用”语料库和训练基础可以帮助它迅速在物理问题的“表述”和“解释”上给出“语言”层面的支持。不过，“通用”也就意味着“专业性不够”。因此，在专业复杂问题上，仍需使用者对其输出进行校核和验证。因此，在涉及高度专业化或最新研究成果的物理问题时，ＣｈａｔＧＰＴ可能无法提供准确的信息。此外，ＣｈａｔＧＰＴ的输出结果基于生成概率，这导致在回答复杂物理问题时可能出现与常规人类表述不同的“不确定性”和“模棱两可”，甚至是看起来合理实则失真的“幻觉”情况［２］。这似乎可以导致语言学意义上新鲜的“差异化”或组合学意义上某种程度的“创造性”，但通常是违反物理学“专业常识”的错误结果。

２．２ＣｈａｔＧＰＴ的性能特点

ＣｈａｔＧＰＴ能基于上下文，对于叙述性或解释性内容能产生较为丰富且保持一致性的语言输出，可以支持物理问题的持续讨论与追问。对于多步推理问题，特别是对于一些短小、分段式、步骤明确的逻辑推导问题，ＣｈａｔＧＰＴ借助Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 体系下的自注意力机制，可以模拟多步推理过程，并在文本表达中给出条理清晰的思路。不过其“多步推理”更倾向于在已有的常识、数据和表达模板中进行匹配和组合，若物理推导所需的关系式较复杂、跨多个领域，或者需要自主建模，模型可能并不总能得出正确结论。此外，ＣｈａｔＧＰＴ 作为通用语言模型，可以在同一界面中处理多种类型的问题，包括文字解释、公式演算、符号推导、概念比较等，这在物理教学与科研交流等对公式推导应用较多的场景中特别便捷、实用。

ＣｈａｔＧＰＴ 的海量语料训练使其具备快速归纳与类比能力，能够将从不同来源学到的物理概念、原理及例题进行快速归纳与类比。在力学、电磁学等较成熟的基础领域，模型对教师或学生的提问可进行较为直观的类比，如通过“力学与生活中的现象的类比”来辅助理解。此外，对于物理概念的教学应用，ＣｈａｔＧＰＴ还具备丰富的解释手段与多样化的表达能力，帮助不同层次、不同背景的学习者理解。例如，针对“热力学第二定律”这样较抽象的物理概念，可根据用户请求调整语言难度或描述风格，对于专业学者可以提供更严谨的学术化阐述，对中学生或本科生则提供更易理解的语言表述与案例说明。这些性能特点，使得ＣｈａｔＧＰＴ在物理学习过程中，可以即时回答学生提出的问题，也可以针对答案进行后续追问或纠错，形成一定程度的迭代式、交互式学习模式。对于物理教师而言，ＣｈａｔＧＰＴ 则可以起到教学资源整合与生成的助理作用。

３ＣｈａｔＧＰＴ在物理教学中的实践探索与角色定位

鉴于ＣｈａｔＧＰＴ强大的自然语言处理、知识整合与信息交流能力，目前在物理教学领域涌现的各类实践探索案例，在形式上区别于传统的技术应用，典型表现为自发地将其赋予“人格化”角色，试图探索它的个性答疑能力、辅助教学能力以及自主伴学能力等。

３．１答疑顾问

传统信息技术对于物理教学的知识支持受技术特性限制，虽然可以在可视化的表征形态与互动性的过程控制上表现优异，但始终无法脱离教师的实时知识反馈。ＣｈａｔＧＰＴ海量的语料训练与专业化的自然语言与符号表达能力，首先激发出的应用需求与实践探索就是类似教师实时知识反馈的问题答疑。有研究显示，ＣｈａｔＧＰＴ能够通过适应性对话能力和定制化内容反馈能力帮助学生理解抽象的物理概念，提升学生的参与感和学习动机，弥合学生的知识差距，特别适合概念抽象且需要实时解释与互动支持的物理教学场景［３］。另外，相关研究还证明，ＣｈａｔＧＰＴ可以通过自然语言交互向中学生、大学生等各类学习者解释物理概念，提供物理问题答疑，来支持学生学习物理概念和个性化的自我调节学习。

在答疑方面除了知识性反馈，ＣｈａｔＧＰＴ另外一个极具特色的应用探索是问题解答。Ｗｈｅｅｌｅｒ等人较早探索了ＣｈａｔＧＰＴ在解决力学概念测试问题上的表现，发现ＣｈａｔＧＰＴ的平均得分率为５１％，并会表现出类似于学生的常见错误或误解［３］。也有研究测试了ＣｈａｔＧＰＴ解决“力与运动”问题的能力，发现对于基础定义和简单计算问题，ＣｈａｔＧＰＴ的表现较好，但在多步计算、推理和估算问题上，ＣｈａｔＧＰＴ的错误率显著增加。中国学者童大振等人在一项针对“原始物理问题”的研究中发现，ＣｈａｔＧＰＴ－４的物理问题解决能力显著高于ＣｈａｔＧＰＴ－３．５，甚至优于大多数中学生［４］。Ｐｏｌｖｅｒｉｎｉ等人系统测试了ＣｈａｔＧＰＴ理解运动学图像（ＴＵＧ－Ｋ）的能力，研究发现，ＣｈａｔＧＰＴ的表现与高中学生相当，但在正确性分布、推理和视觉解释能力方面存在显著差异［５］。

３．２教学助理

ＣｈａｔＧＰＴ的训练模式使其具备强大的信息整合与文本生成能力，在助力教师的日常教学，比如格式化教学材料生成与结构化实验设计等方面，极具应用潜力。Ｋｏｔｓｉｓ在其研究中提到，ＣｈａｔＧＰＴ可以作为教师的辅助工具，帮助设计和组织物理实验［６］。Ａｖｉｌａ等人则发现，ＣｈａｔＧＰＴ可以辅助教师生成教育内容，并支持学生的自我调节学习，为个性化教育体验提供了可能性［７］。也有研究发现，ＣｈａｔＧＰＴ生成的即时反馈使得学生能够在每个探究学习阶段获得个性化的指导，显著降低了教师逐个检查所有学生作业的工作压力，并提高了学生实验和探究任务中的参与度和学习效果［８］。设计实验报告表格一直以来都是初任教师或职前教师实验教学训练的重要内容，但基于特定实验主题针对多个年级或不同学业水平的学生设计个性化且与课程标准匹配的实验报告表格则是一件耗时巨大的工作。目前，一项使用ＣｈａｔＧＰＴ助力教师实验教学的研究显示，通过ＣｈａｔＧＰＴ的协助，初任教师能够更有效地为多个年级的学生定制实验报告单，并可以加入互动元素，有助于增加学生的参与度和适应性［６］。

除了实验材料等结构化较强的教学资料生成辅助功能，ＣｈａｔＧＰＴ还可以协助教师创建问题集、阅读材料以及教学设计等需要一定创造性的工作。Ｓｐｅｒｌｉｎｇ等人的研究证明，生成式人工智能能辅助教师完成重复教学任务及低层次作业创建，如快速生成不同难度的物理问题集、测试题与概念解释文本等［９］。一项在韩国实施的探索性研究，探讨了将生成式人工智能与ＴＰＡＣＫ融合的可行性，并试图建构基于ＧｅｎＡＩ－ＴＰＡＣＫ 的教师素养框架。该研究发现，在融合生成式人工智能后，职前教师的教学设计可以达到中等偏上的水平，且能将教学策略与 ＣｈａｔＧＰＴ实现较好的结合［１０］。

３．３学习伙伴

ＣｈａｔＧＰＴ在自然语言沟通方面具有鲜明的优势，因此在物理教学场景中很自然地被赋予“学习伙伴”的角色。比如，有的研究发现，ＣｈａｔＧＰＴ在物理概念理解上会犯类似于学生的错误，可将ＣｈａｔＧＰＴ作为学生的训练伙伴，让学生在识别、改进错误的过程中纠正错误，从而培养他们的批判性思维。也有研究证明，ＣｈａｔＧＰＴ能够准确模拟物理概念测试的错误，并提供合理的解释，这为使用ＣｈａｔＧＰＴ生成具有代表性的学生错误样本数据提供了可能性。Ａｌａｒｂｉ等人基于情境认知理论，认为ＣｈａｔＧＰＴ的个性化助学体验和即时反馈会激励学生表现出更高的学习参与度和主动性，能显著促进学生对牛顿第二定律等复杂概念的理解，提升学习成绩，特别对女生的影响更明显［１１］。

ＣｈａｔＧＰＴ自主伴学能力除了可以影响学生的学习，也会影响学生的态度。Ｄａｈｌｋｅｍｐｅｒ等人关于学生如何评价ＣｈａｔＧＰＴ解答能力的研究发现，学生对ＣｈａｔＧＰＴ回答的科学性评价与他们自评的相关物理知识水平存在显著关联［１２］。一些自评知识水平较低的学生无法有效识别出ＣｈａｔＧＰＴ回答中的错误之处。此外，研究还发现，大部分学生尽管知道ＣｈａｔＧＰＴ在解答物理问题时存在一定的错误率，但仍然信任其提供的答案。因为，ＣｈａｔＧＰＴ的自然语言生成能力使得其输出的信息显得非常专业可信。

４ＣｈａｔＧＰＴ在物理教学中的应用局限与功能边界

生成式人工智能在辅助物理教学中展现了多方面的应用潜力，但作为一项正在迅速发展、迭代中的技术形态，其局限也在一系列探索性的研究中被发现。为了给予后续的研究与实践提供一个全面的观察视角，有必要基于ＣｈａｔＧＰＴ的技术特质及其应用局限，对这项正在发展中的智能技术在物理教学应用的功能边界予以理性审视与客观辨析。

４．１对真实物理情境理解的不足

ＣｈａｔＧＰＴ的一个显著局限在于对复杂物理情境的理解能力不足。物理实验和实际应用往往涉及多种变量和条件，而ＣｈａｔＧＰＴ在生成回答时通常基于理想化的假设，难以准确处理实验中的随机性、误差和其他现实因素。这种理想化处理可能导致学生对实验现象的理解过于简化，从而影响他们对物理概念的深刻理解［１３］。例如，在实验教学中，ＣｈａｔＧＰＴ可能忽略某些实验装置的误差、环境因素的影响或复杂的实验操作步骤。同时，由于缺乏人类的实际经验和非语言输入，使ＣｈａｔＧＰＴ在某些物理问题的解答中容易出错。一项关于运动学图像理解的研究显示，ＣｈａｔＧＰＴ的成绩表现与高中学生相当，在大多数情况下能够表现出正确推理，但在视觉解释图表的过程中出现了许多错误，难以正确解释图形的形状、数值及其空间关系，导致推理部分正确但回答结果错误，特别是在涉及计算图形下的面积、比较多个图形的斜率或匹配多段图形时尤为明显［５］。对于这些需要实际操作和观察经验的物理情境，教师必须在教学过程中对人工智能的生成结果进行补充和修正，以确保学生对实验过程的理解符合实际情况。